# RARE

- [1. 算法简介](#1)
- [2. 环境配置](#2)
- [3. 模型训练、评估、预测](#3)
    - [3.1 训练](#3-1)
    - [3.2 评估](#3-2)
    - [3.3 预测](#3-3)
- [4. 推理部署](#4)
    - [4.1 Python推理](#4-1)
    - [4.2 C++推理](#4-2)
    - [4.3 Serving服务化部署](#4-3)
    - [4.4 更多推理部署](#4-4)
- [5. FAQ](#5)

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## 1. 算法简介

论文信息：
> [Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification](https://arxiv.org/abs/1603.03915v2)
> Baoguang Shi, Xinggang Wang, Pengyuan Lyu, Cong Yao, Xiang Bai∗
> CVPR, 2016

使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法复现效果如下：

|模型|骨干网络|配置文件|Avg Accuracy|下载链接|
| --- | --- | --- | --- | --- |
|RARE|Resnet34_vd|[configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml](../../configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml)|83.60%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_tps_bilstm_att_v2.0_train.tar)|
|RARE|MobileNetV3|[configs/rec/rec_mv3_tps_bilstm_att.yml](../../configs/rec/rec_mv3_tps_bilstm_att.yml)|82.50%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_tps_bilstm_att_v2.0_train.tar)|


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## 2. 环境配置
请先参考[《运行环境准备》](./environment.md)配置PaddleOCR运行环境，参考[《项目克隆》](./clone.md)克隆项目代码。

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## 3. 模型训练、评估、预测

请参考[文本识别训练教程](./recognition.md)。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的识别模型只需要**更换配置文件**即可。以基于Resnet34_vd骨干网络为例:

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### 3.1 训练

```
#单卡训练（训练周期长，不建议）
python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml
#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml
```

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### 3.2 评估

```
# GPU评估, Global.pretrained_model为待评估模型
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy
```

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### 3.3 预测

```
python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words/en/word_1.png
```

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## 4. 推理部署

<a name="4-1"></a>
### 4.1 Python推理
首先将RARE文本识别训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet34_vd骨干网络，在MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练得到的模型为例（ [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_tps_bilstm_att_v2.0_train.tar) )，可以使用如下命令进行转换：

```shell
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml -o Global.pretrained_model=./rec_r34_vd_tps_bilstm_att_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/rec_rare
```

RARE文本识别模型推理，可以执行如下命令：

```shell
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="doc/imgs_words/en/word_1.png" --rec_model_dir="./inference/rec_rare/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt"
```
推理结果如下所示：

![](../../doc/imgs_words/en/word_1.png)

```
Predicts of doc/imgs_words/en/word_1.png:('joint ', 0.9999969601631165)
```


<a name="4-2"></a>
### 4.2 C++推理

暂不支持

<a name="4-3"></a>
### 4.3 Serving服务化部署

暂不支持

<a name="4-4"></a>
### 4.4 更多推理部署

RARE模型还支持以下推理部署方式：

- Paddle2ONNX推理：准备好推理模型后，参考[paddle2onnx](../../deploy/paddle2onnx/)教程操作。

<a name="5"></a>
## 5. FAQ


## 引用

```bibtex
@inproceedings{2016Robust,
  title={Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification},
  author={ Shi, B.  and  Wang, X.  and  Lyu, P.  and  Cong, Y.  and  Xiang, B. },
  booktitle={2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2016},
}
```